Ce que les spécialistes du marketing de contenu doivent savoir sur l'IA

Comme beaucoup de gens à travers le monde, j'ai pris quelques résolutions professionnelles pour la nouvelle année. Je voulais en apprendre le plus possible sur l'intelligence artificielle (IA) et la technologie blockchain. Le quart de l'année est écoulé et ma quête pour en savoir plus sur l'IA est terminée. Si complet, en fait, qu'il a abouti à mon dernier ebook gratuit, "Tout ce que vous devez savoir sur l'analyse marketing et l'intelligence artificielle".

(Note de l'éditeur : Chad co-animera un chat Twitter sur ce sujet avec Social Media Today le 8 mai. RSVP pour assister au chat ici : " Ce que vous devez savoir sur l'IA et le marketing" )

Dans cet article, je couvrirai tout ce que j'ai appris sur l'IA et son impact sur le marketing. Nous commençons tout juste à emprunter une voie nouvelle et perturbatrice dans le marketing et c'est très excitant.

Il n'y a que trois choses qui peuvent être garanties dans la vie : la mort, les impôts et la perturbation d'une industrie. La perturbation se produit tout autour de nous, tous les jours. Regardez ce qu'Amazon a fait pour la vente au détail, Uber pour les taxis, LinkedIn pour les sites d'emploi, Internet pour les médias, les crypto-monnaies pour la finance, etc.

L'IA à elle seule devrait perturber les prévisions, le service client, l'éducation, la finance, la restauration, les soins de santé personnalisés, la médecine, la logistique, les programmes de fidélité, le marketing, les achats, les relations publiques, la recherche et la sécurité.

Selon le directeur technique de Salesforce Solutions, Brett Colbert, la blockchain est sur le point de perturber l'utilisation des terres, l'identité, la logistique et l'expédition mondiales, l'automobile, l'aviation, la fabrication, les médicaments sur ordonnance, la finance, le gouvernement, la banque et bien d'autres.

Auparavant, une perturbation majeure dans toute une industrie se produisait peut-être une fois par décennie ou moins. Cependant, dans l'environnement actuel, nous commençons à voir des pans entiers d'industries être perturbées en même temps.

Aujourd'hui, nous commençons à voir les tout premiers signes de perturbation à venir dans le marketing et la publicité numériques. Beaucoup d'entre nous ne savent même pas à quoi cela ressemblera.

ADYOULIKE s'est intégré à IBM Watson. Salesforce a lancé sa technologie Einstein. HubSpot a acquis une société d'apprentissage automatique, Kemi. Les sociétés de blockchain comme adChain, Bitteaser, Native Video Box et AdHive sont toutes entrées dans l'espace des technologies publicitaires.

Cette nouvelle technologie permettra aux marques non seulement de gérer plus facilement leurs données volumineuses et d'obtenir des informations exploitables, mais aussi de propulser les indicateurs de performance clés (KPI) marketing vers de nouveaux sommets. Ils inaugureront également un nouveau niveau de transparence jamais vu auparavant dans la technologie publicitaire.

En tant que spécialistes du marketing, nous devons tous nous demander : « Sommes-nous prêts à ce que le marketing soit fondamentalement perturbé ? »

Quelle que soit la réponse, il est probable que la grande majorité d'entre nous n'ait aucune idée de la façon dont la technologie est sur le point de changer notre industrie pour toujours.

Les entreprises technologiques mentionnées ci-dessus sont généralement les exemples donnés pour décrire l'utilisation de l'IA et d'autres technologies de marketing perturbatrices. Cependant, les e-mails, la notation des prospects et l'optimisation des publicités en ligne ne font qu'effleurer la surface de ce que l'avenir réserve à la technologie qui alimente notre marketing.

L'utilisation future de ces technologies aura un impact sur tous les aspects des médias détenus, gagnés et payés. Ce n'est pas seulement leur utilisation future non plus. La technologie existe aujourd'hui pour perturber fondamentalement tous les canaux marketing et médiatiques.

L'intelligence artificielle dans le marketing

Beaucoup de gens avant moi ont écrit des volumes sur l'IA. Beaucoup encore ont écrit sur le marketing de l'IA. En fait, mon ami Paul Roetzer a lancé le Marketing AI Institute. Le site regorge de bons articles et de réflexions sur le marketing de l'IA. Ceci est important à noter car cela signifie que l'IA marketing n'est pas une tendance qui disparaîtra de si tôt. À tel point qu'en fait, il existe une plaque tournante du leadership éclairé sur l'IA marketing en ligne.

Roetzer a des choses précieuses à dire sur le marketing de l'IA que le spécialiste du marketing moderne d'aujourd'hui doit savoir. Par exemple, il dit :

"Les spécialistes du marketing qui peuvent exploiter la puissance de l'intelligence artificielle pourront faire plus avec moins, mener des campagnes personnalisées d'une complexité sans précédent et transformer les affaires comme d'habitude grâce à de nouvelles méthodes de marketing intelligent. Les opportunités sont infinies pour les spécialistes du marketing et les entrepreneurs ayant la volonté et la vision de transformer l'industrie. »

Selon une enquête Forrester, 86 % des plus de 700 spécialistes du marketing occupant des postes décisionnels dans des entreprises aux États-Unis, en Europe et en Australie ont convenu que l'IA rendrait leurs équipes marketing plus efficaces et efficientes.

L'un des problèmes majeurs des solutions d'IA marketing est celui du marketing par rapport à la réalité. Alors que de nombreuses solutions vantent leur utilisation de l'IA, seul un pourcentage d'entre elles apportent réellement de la valeur en l'utilisant. Les autres utilisent l'expression simplement pour commercialiser le produit et stimuler les ventes. La manière dont l'IA est réellement appliquée au sein de la solution est ce qui détermine sa valeur.

L'IA utilisée pour traiter les images et les types de personnalité est disponible depuis longtemps. Ils sont considérés comme élémentaires à ce stade et offrent une valeur minimale. Les solutions axées sur l'interprétation de nombreux flux de données structurés et non structurés différents pour faciliter l'évolution, les rapports, la prévision des résultats et l'amélioration de la précision sont celles qui apportent de la valeur à l'IA.

De nombreuses solutions d'IA marketing actuelles s'adressent strictement à la personne (qui) dans les sept P du marketing (plus à ce sujet plus tard). C'est OK. Nous, les spécialistes du marketing, avons également besoin de ces solutions. La plupart d'entre eux sont de nature purement prédictive, par opposition à prescriptive) et nécessitent toujours un spécialiste du marketing pour digérer les informations et décider des actions à entreprendre.

Par exemple, utiliser l'IA pour envoyer des e-mails personnalisés au meilleur moment à des destinataires individuels, automatiser la notation et l'intelligence des prospects, et noter le contenu sur la page. Ce sont tous des exemples d'IA marketing utilisées pour répondre aux besoins de la personne (qui) et sont de nature prédictive en utilisant des données passées.

Nous voyons également l'IA marketing entrer dans l'espace publicitaire des influenceurs, ou la promotion dans les sept P. Ces solutions utilisent l'IA pour faire correspondre efficacement et de manière optimale les influenceurs et les marques, tout en facilitant une transaction financière entre eux. Il existe également dans l'espace de marketing d'influence non rémunéré, pour une meilleure identification des influenceurs, entre autres.

À bien des égards, l'IA prescriptive peut considérablement augmenter la capacité d'un spécialiste du marketing à réussir, à se surpasser et à en faire plus. Dans le passé, cela nécessitait des équipes entières de professionnels de l'analyse ou de scientifiques des données pour accomplir les mêmes tâches que l'IA prescriptive peut effectuer aujourd'hui.

Mike Kaput, directeur du Marketing Artificial Intelligence Institute, partage le fait que les spécialistes du marketing seront améliorés dans une ou plusieurs des trois fonctions grâce à l'IA. Il est rare qu'une solution d'IA marketing améliore les trois. Cela implique que la plupart des spécialistes du marketing ne risquent pas de perdre leur emploi de si tôt. Ces fonctions sont présentées ci-dessous :

Évaluation : les spécialistes du marketing analysent les données, les performances passées et les meilleures pratiques pour déterminer ce qui fonctionne. Ils le communiquent aux parties prenantes et aux collègues.

Recommandation : Ils utilisent la créativité humaine pour recommander de nouvelles actions susceptibles de réussir. Ces recommandations s'appuient sur les données de la phase d'évaluation. Mais ils incluent également de bonnes doses d'intuition, de conjectures et de préjugés.

Mise en œuvre : les spécialistes du marketing créent des actifs et exécutent des campagnes. Ils peuvent le faire avec ou sans l'aide de systèmes de machines comme un logiciel d'automatisation.

Forrester a également découvert que 46 % des entreprises ont déclaré que leurs équipes de marketing et de vente menaient l'investissement dans la technologie de l'IA – le plus élevé de tous les départements. On peut dire sans risque de se tromper que le génie de l'IA est sorti de la bouteille et que les spécialistes du marketing doivent être prêts à l'adopter.

Intelligence artificielle et analytique

Certaines parties du marketing ne changent fondamentalement jamais. Prenez, par exemple, les sept P du marketing - produit, prix, promotion, lieu, emballage, positionnement et personnes. Avec le marketing en ligne, ces sept P existent toujours. Cependant, un est systématiquement oublié et ce depuis que les premiers programmes d'analyse ont été intégrés aux sites Web - le lieu (où).

Ce qui rend l'endroit si puissant dans le monde hors ligne est assez simple à comprendre. Lorsqu'une entreprise de brique et de mortier existe en relation avec d'autres entreprises, les ménages, le gouvernement et l'infrastructure, cela peut avoir un impact profond sur la visibilité et la viabilité d'une entreprise.

Ce P, en ce qui concerne le monde en ligne, est largement ignoré par les spécialistes du marketing numérique d'aujourd'hui. L'endroit où un site Web existe par rapport à d'autres sites Web est important. L'infrastructure des connexions via les liens de ces sites Web contribue massivement à la visibilité et à la viabilité d'un site Web et, en fin de compte, à l'entreprise elle-même dans de nombreux cas.

Un degré de séparation

Nos analyses sur lesquelles nous nous appuyons pour rendre compte de la santé de nos sites Web et de l'impact de nos campagnes ne fournissent des informations que pour les sites Web qui nous renvoient à un degré de distance. Et dans la plupart des cas, l'attribution n'est fournie que pour la dernière touche. Cela signifie que les spécialistes du marketing n'ont aucune idée de la succession de sites Web qui a finalement conduit le visiteur vers le site, qui à son tour l'a conduit vers le site Web du spécialiste du marketing. Voici comment nos analyses rapportent des informations :

Maintenant, ramenons cela à l'un des sept P - Place. C'est l'équivalent d'une brique et d'un mortier hors ligne ne connaissant que les entreprises et les lieux juste à côté et de l'autre côté de la rue. En réalité, l'entreprise pourrait se trouver dans un centre-ville animé rempli de dizaines de boutiques, de restaurants, de parcs, d'un palais de justice et de condominiums. Il est probable que les clients de cette entreprise s'arrêtent à certains de ces autres endroits avant de s'y rendre.

Avec la plupart des analyses d'aujourd'hui, un spécialiste du marketing ne verrait que les clients qui ont quitté les endroits à côté ou directement de l'autre côté de la rue. Et si l'entreprise connaissait la cadence exacte des lieux visités par chaque client juste avant qu'il n'effectue un achat ? Ce serait une attribution très détaillée. Et s'ils connaissaient ces informations sur toutes les entreprises de la région ?

Peut-être que l'entreprise découvre que de nombreux clients de ses concurrents résident dans les condominiums à deux pâtés de maisons et qu'ils ne font un achat qu'après avoir couru dans le parc. Ce serait une information importante à connaître. Désormais, l'entreprise peut se renseigner pour parrainer le bulletin d'information de la copropriété avec un coupon ou envoyer un employé au parc habillé d'un costume loufoque pour promouvoir une vente.

Une dépendance excessive à l'égard de la personne (qui) signale

La plupart des programmes d'analyse d'aujourd'hui ne rapportent pas les données importantes mentionnées ci-dessus. Pourquoi? Tout simplement parce qu'ils ne peuvent pas le récolter. C'est trop de données volumineuses à analyser pour la technologie qui alimente la plupart des plates-formes d'analyse les plus adoptées aujourd'hui. Ils ont été construits sur un cadre technologique vieux de 15 ans.

Franchement, ils ne sont pas non plus très incités à changer. Pourquoi? C'est simple - la plupart des programmes d'analyse fréquemment utilisés aujourd'hui appartiennent à l'un des quatre grands réseaux de publicité en ligne. Si les spécialistes du marketing avaient le niveau de visibilité mentionné ci-dessus, ils pourraient dépenser moins et obtenir des résultats encore meilleurs.

Au lieu de cela, ces plates-formes ont convaincu la plupart des spécialistes du marketing d'ignorer la place (où) dans notre marketing en ligne. Ils ont été capables de le faire en étant vraiment doués pour rendre compte de la personne (qui) dans les sept P du marketing.

Bien qu'une personne soit certainement importante, tout comme le reste des P, nous n'avons jamais eu une image complète en ligne. En tant que spécialistes du marketing, notre vision d'Internet est myope avec une vision en tunnel. Cela signifie que les décisions que nous prenons sont prises avec seulement une petite fraction des informations existantes. De cette manière, les plates-formes d'analyse d'aujourd'hui ne sont qu'unidimensionnelles.

Trois degrés de séparation

Et si l'IA pouvait prendre notre vision unidimensionnelle actuelle d'Internet et la transformer en une vision véritablement tridimensionnelle ? Nous serions en mesure de voir toutes les connexions au sein de notre sphère d'influence thématique potentielle jusqu'à trois sites Web. Nous saurions quelles publicités et quels influenceurs ont le mieux réussi à générer des clics et de l'engagement pour tous les sites Web pertinents dans nos secteurs. De plus, nous saurions quels affiliés ont eu le plus de succès dans notre industrie.

Ce que je décris serait un nouveau système d'analyse, alimenté par l'IA, qui rapporterait et suivrait les données jusqu'à trois degrés d'un site Web. En d'autres termes, nous verrions des données sur tous les sites Web liés au nôtre, les données sur les sites Web qui y sont liés et les données sur les sites Web qui y sont liés.

Pour ce faire, avec les programmes d'analyse les plus adoptés aujourd'hui, il faudrait un accès illimité à des milliers, voire des millions, d'analyses de sites Web. La quantité de données générée serait massive et probablement inutilisable à n'importe quelle échelle pour les spécialistes du marketing.

Ce modèle d'analyse et de reporting brosse un tableau plus complet pour les spécialistes du marketing, qui inclut l'attribution complète et le parcours en ligne des clients potentiels. Pas tellement la manière dont nous décrivons généralement le parcours client (un seul degré de séparation entre les canaux détenus, gagnés et payants), mais une image en trois dimensions.

L'accès à ce type de données peut avoir un impact énorme sur les performances et le coût des médias payants en informant les spécialistes du marketing des sites à éviter et de ceux sur lesquels il faut doubler. Cela peut également être une aubaine pour les médias acquis, le marketing d'influence et la sensibilisation des médias.

Du point de vue des médias détenus, des données comme celles-ci peuvent aider à informer les spécialistes du marketing sur le contenu de leur secteur qui est le plus populaire ou le moins bien desservi - une véritable intelligence du contenu. Les informations sur les médias sociaux payants et organiques seraient également beaucoup plus riches et plus approfondies dans ce modèle.

La représentation visuelle de ce nouveau système d'analyse est illustrée ci-dessous :

Riche en données. Mauvaise perspicacité

Nous vivons dans un monde totalement consommé par les données. Mais que sont réellement les données ? À la fin de la journée, ce n'est rien de plus qu'une marchandise. Une ressource. Ce qui devrait importer aux spécialistes du marketing en ce moment, c'est ce qu'ils peuvent en faire. La question que chaque responsable marketing devrait se poser à propos des données est la suivante : "Quelles sont les informations qui peuvent faire passer mes campagnes au niveau supérieur ?"

On accorde de plus en plus d'attention à l'idée d'une plateforme de données client (CDP). Définie comme un stockage unifié et intégré de toutes vos données clients, cette idée a été introduite pour la première fois en 2013. Un CDP est d'une importance cruciale pour comprendre les prospects et les clients de manière holistique. Cela comprend à la fois la pré-acquisition et la post-acquisition.

Malheureusement, très peu de spécialistes du marketing ont un véritable CDP. Au lieu de cela, la plupart ont une gamme disparate de systèmes et d'outils qui ne partagent pas très bien les données ou les informations. Les spécialistes du marketing qui ont accès à la technologie CDP ont un énorme avantage sur ceux qui n'en ont pas.

Les meilleures technologies d'analyse marketing et d'attribution intègrent le CDP. La valeur réelle pour les spécialistes du marketing réside dans ce que la technologie peut faire avec les données et les recommandations qu'elles fournissent. L'IA joue un rôle essentiel dans cette fonctionnalité.

Attribution marketing

Comme pour la plupart des analyses d'aujourd'hui, l'attribution marketing est de nature très unidimensionnelle. Il s'agit simplement d'un reflet des données fournies par de nombreuses technologies d'analyse actuelles. L'infographie ci-dessous de Bizible explique bien les différents types de modélisation, les canaux et activités marketing, la cartographie des canaux et les mesures associées à l'attribution marketing.

Par exemple, le trafic de référence est répertorié comme un canal marketing. Nous pouvons facilement accéder à nos analyses du jour et trouver la quantité de trafic qui a été livrée par une source de référence. Une partie de ce trafic aurait également pu devenir des clients.

En fonction de notre modèle d'attribution (dernier contact par exemple), nous pourrions attribuer au trafic de référence qui convertit un crédit pour générer des revenus. Cela ressemblerait à ceci avec le site Web étant le nôtre et la conversion (vente) étant sur notre site Web :

C'est très bien dans un monde analytique unidimensionnel. Cependant, en réalité, il est plus probable que quelque chose ait généré du trafic vers la source de référence et qu'autre chose ait généré du trafic vers celle-ci. Ce sont des données auxquelles la grande majorité des spécialistes du marketing n'ont pas accès aujourd'hui. Voici à quoi ressemblerait ce modèle :

Ceci est un exemple de modélisation d'attribution à trois degrés. Les autres sites Web répertoriés peuvent être d'autres sources de référence, des médias sociaux, des e-mails, des moteurs de recherche, etc. En tant que spécialiste du marketing, il s'agit d'informations extrêmement précieuses.

Si nous savions de quel site Web 2 il s'agissait, nous pourrions nous adresser directement à eux et nous associer à un parrainage. C'est peut-être un blog populaire ou une publication en ligne. Suivre la voie des médias mérités et leur proposer une histoire à écrire est également une possibilité. Peut-être que le site Web One est un influenceur populaire dans l'industrie. C'est un partenariat marketing possible.

Ce qui précède est un exemple extrêmement simplifié de modélisation d'attribution en trois dimensions et est assez facile à comprendre. Imaginez maintenant un modèle qui montre tout ce qui est lié à toutes les sources de trafic et tout ce qui est lié à celles-ci. Difficile à imaginer, non ? Cela ressemblerait à quelque chose comme le graphique ci-dessous.

Le modèle ci-dessus peut indiquer aux spécialistes du marketing sur quels sites arrêter la publicité ou doubler tout en identifiant de nouveaux sites plus performants dans lesquels un spécialiste du marketing devrait investir. Cela fait la même chose pour les médias gagnés, mais dans ce cas, c'est là où passer du temps, par opposition au budget. Il permet également aux spécialistes du marketing d'obtenir une véritable intelligence du contenu sur les sujets qui résonnent ou sont mal desservis dans leur sphère d'influence contemporaine en ligne.

Chaque site Web représenté dans ce qui précède peut ne pas être très important. Cependant, leurs relations et leurs connexions avec le reste des sites Web le sont. Découvrir et identifier les clusters pertinents le sont aussi.

Une autre chose qu'une carte en trois dimensions de pans d'Internet peut faire est la triangulation. Cela signifie que des sources de trafic auparavant inconnues (trafic direct) peuvent être révélées dans de nombreux cas. Ceci est très important car certains sites Web peuvent avoir des pourcentages énormes de leur trafic étiquetés comme directs.

Imaginez que vous preniez des décisions marketing basées sur une modélisation d'attribution unidimensionnelle et que vous manquiez de gros pourcentages de données parce qu'elles sont masquées en tant que trafic direct. Les spécialistes du marketing n'ont pas besoin de l'imaginer, car nous le faisons depuis plus d'une décennie déjà et cela a été accepté. La plupart d'entre nous ne voient que 20 % des données dans un écosystème numérique pertinent. Ce sont les 80 % restants que nous n'exploitons pas pour éclairer nos décisions marketing.

Le jaune ci-dessus représente les 20 % de la sphère numérique d'influence de l'industrie qu'un spécialiste du marketing peut voir. C'est accepté depuis le début des années 2000. L'analyse d'aujourd'hui basée sur l'IA permet, pour la toute première fois, de voir les 80 % restants.

Je sais ce que pensent de nombreux lecteurs, comment pouvons-nous mettre la main sur ces données, et une fois que nous les avons, comment leur donnons-nous un sens ? Ce qui est décrit ci-dessus est vraiment du Big Data. Il y a une raison pour laquelle cet article a commencé par parler d'IA marketing et d'analyse. Quand les deux sont mariés, cela rend cela possible.

La technologie existe actuellement pour le faire et ce n'est pas seulement prédictif - c'est une IA prescriptive. Cela signifie qu'il examine de grandes quantités de données structurées et non structurées pour dire explicitement au spécialiste du marketing quoi faire ensuite. De cette façon, l'analyse telle que nous la connaissons a changé pour toujours.

Le futur c'est maintenant

Chaque tactique associée aux médias gagnés, détenus et payés décrite dans l'ebook offre des solutions autonomes et ne fait pas partie d'une plate-forme d'analyse intégrée basée sur l'IA. Cela contribue à stimuler le glouton des spécialistes du marketing de logiciels Martech auxquels sont confrontés chaque année. Ce n'est pas idéal.

Rien qu'en 2017, l'écosystème de logiciels martech comptait plus de 5 000 fournisseurs. Lorsque ces catégories sont combinées sous une seule plate-forme d'analyse basée sur l'IA, l'intégration à l'échelle du marketing avec les logiciels de vente et de service est beaucoup plus simple et la courbe d'apprentissage beaucoup plus facile à naviguer. Sans oublier que le processus d'approvisionnement pour une solution globale est beaucoup plus acceptable que l'alternative.

Sinon, les spécialistes du marketing envisagent d'adopter 12 solutions logicielles uniques basées sur l'IA pour dynamiser leur marketing. C'est pourquoi les spécialistes du marketing ont adopté les logiciels d'automatisation du marketing au cours de cette décennie. Bien sûr, il est possible de faire appel à huit fournisseurs de logiciels différents pour faire ce qu'un seul fournisseur d'automatisation du marketing peut accomplir, mais ce n'est pas idéal, pour des raisons évidentes.

L'adoption de plusieurs technologies de marketing, en général, produit des flux de données non unifiés stockés dans des endroits séparés. Ces systèmes sont déconnectés les uns des autres et offrent par conséquent des données incomplètes. Imaginez devoir consulter 12 tableaux de bord uniques pour déchiffrer la stratégie et les tactiques en marketing. C'est ce que beaucoup font.

Cela dit, c'est maintenant l'avenir car il existe des solutions d'analyse globales basées sur l'IA qui peuvent unifier la vue du client, rendre le Big Data exploitable, analyser les données structurées et non structurées, prédire les résultats, prescrire des actions, fournir une attribution marketing complète et ouvrir 80 % de plus du Web aux yeux des spécialistes du marketing.

Depuis plus d'une décennie, les spécialistes du marketing sont redevables à quelques fournisseurs d'analyse qui vendent également de la publicité en ligne. Ils n'ont vraiment aucune incitation à aider les spécialistes du marketing à dépenser moins tout en obtenant de meilleurs résultats. L'indépendance des données est le seul moyen d'éviter ce conflit d'intérêts inhérent.

L'alternative serait d'arrêter complètement de faire de la publicité en ligne ou de réduire les budgets. Proctor & Gamble a annoncé l'année dernière qu'il réduirait ses dépenses médiatiques en ligne jusqu'à 140 millions de dollars en raison de problèmes de sécurité de la marque, de bots et de contenu répréhensible.

Ce problème aurait pu être facilement résolu avec un investissement relativement prudent dans l'analyse basée sur l'IA. Cette technologie permettrait à Proctor & Gamble de se concentrer sur Place (où) dans les sept P du marketing - c'est au cœur de leur problème.

Ce ne sont pas seulement les médias payants qui en profitent ; les médias payés, gagnés et détenus peuvent être positivement impactés par cette nouvelle technologie - du marketing d'influence et du référencement à la publicité par affichage et aux médias sociaux.

Si vous souhaitez approfondir votre connaissance de l'IA et de ces tactiques, consultez mon ebook complet disponible gratuitement. Je suis parti pour apprendre tout ce que je pouvais sur l'IA et le marketing et j'espère le plus sincèrement que vous avez également appris quelque chose de nouveau de ce voyage.

(Remarque : vous avez jusqu'au 15 mai pour vous inscrire au cours « Complete Content Marketing : The Art and Science of Making Content Matter » de la Rutgers Business School. Il s'agit d'un cours en ligne enseigné par mes amis Ian Cleary et Mark Schaefer. Utilisez notre code de réduction, "grandir", pour 10 % de réduction.)

Une version de cet article a été publiée pour la première fois sur Social Media Today.